Automatisieren Sie L1-Operations

BigPanda KI-Erkennung und-Reaktion nutzt Echtzeit-Signale und KI-Agenten, die helfen, Probleme schnell zu erkennen, zu diagnostizieren, zu priorisieren und zu lösen.

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Automatisieren Sie mehr, eskalieren Sie weniger

Agentische KI hilft Ihrem L1-Team, Vorfälle schneller zu lösen, manuelle und doppelte Workflows zu eliminieren und teure Eskalationen zu vermeiden.

Proaktive Vorfallerkennung

KI-Erkennung liefert Ihrem Reaktionsteam Echtzeit-Signale, KI-generierte Einblicke und geführte Maßnahmen. Sie filtert Rauschen heraus, indem sie automatisch Signale korreliert und frühzeitig mögliche Probleme erkennt, bevor sie eskalieren und Ihre Geschäftsabläufe beeinträchtigen.

BigPanda AI-driven correlation filters out noise and surfaces early signals of potential issues before they impact your business

AI agents collect and summarize relevant incident data to help enhance your L1 engineers’ understanding and confidence.

Schnellere und smartere Priorisierung

Agentische Priorisierung verwendet KI-Agenten, um automatisch relevante Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln und zusammenzufassen. Dazu gehören aktuelle Änderungen, externe Observability-Daten, Service-Desk-Aktivitäten aus ITSM-Tools sowie historische und laufende Incidents, sodass Sie diese schneller und effizienter priorisieren können.

Automatisierte Behebung von Vorfällen

KI-Reaktion unterstützt Ihr L1-Team dabei, Störungen schnell zu beheben. Sie liefert von der KI empfohlene Lösungsschritte auf Basis bereits gelöster Fälle sowie Links zu relevanten Runbooks und Knowledge-Base-Artikeln. Eine Eskalation erfolgt nur bei Bedarf – mit angereicherten Tickets, die es den Reaktionsteams ermöglichen, unmittelbar mit der Bearbeitung zu beginnen.

Inform L1 teams of the most efficient actions to take during triage and response, verified based on past incident insights with links to relevant runbooks and knowledge base articles.

Übernehmen Sie die Kontrolle über Vorfälle, bevor diese eskalieren

„Wir sehen nicht nur die Alarme, sondern können sie auch mit einer Korrelation auswerten, die Muster erkennt, Alarme miteinander verbindet und so zu weniger Störungen führt.“

Dan Bartram

Leiter Automatisierung und Monitoring, Gamma Communication

„Wenn Sie Kontext hinzufügen, um Alarmdaten anzureichern, können Sie effektiviere Priorisierungen vornehmen, Probleme schneller lösen und Serviceunterbrechungen deutlich reduzieren.“

Paul Bevan

IT Infrastructure Research DirectorBloor Research

„BigPanda hilft uns, in Echtzeit relevantere Daten zu einem bestimmten Vorfalle zu erhalten. Dies hat unsere durchschnittliche Lösungszeit (MTTR) deutlich verkürzt.“

Steve Liegl

Director of Infrastructure and Operations, WEC Energy Group

FAQ

Welche Arten von Daten kann ich in BigPanda integrieren?

Der BigPanda IT Knowledge Graph kann Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen aufnehmen, darunter Monitoring- und Observability-Tools, historische Vorfalldaten, Wissensdatenbanken, Arbeitsbücher, externe Observability-Systeme und Service-Desk-Tickets.

Wie liefert BigPanda zusätzlichen Kontext für Enterprise-ITOps?

BigPanda bereichert Vorfälle mit relevantem Kontext, indem Daten aus verschiedenen Quellen aufgenommen und normalisiert werden, darunter Topologie-, CMDB- und Change-Integrationen.

Multidimensionale Alarmkorrelation und KI-gestützte Vorfallanalyse geben Ihrem Team tiefere Einblicke und automatisieren die Root-Cause-Analyse (RCA), damit Sie schnell und fundiert entscheiden können.

BigPanda nutzt KI-Agenten, um relevante Informationen aus vergangenen Vorfällen, aktuellen Änderungen, externen Observability-Daten, Service-Desk-Tickets und anderen laufenden Vorfällen zu sammeln. Dann fasst es die Informationen zusammen, um Ihnen zusätzlichen Kontext zu liefern.

Dieser ganzheitliche Ansatz gibt Ihrem Team einen umfassenden Überblick über die Systemvernetzung und die betrieblichen Auswirkungen. So können Sie Vorfälle schneller und effizienter beheben.

Was its externe Observability?

Monitoring- und Observability-Tools übersehen oft Alarme, die durch externe Faktoren wie Stromausfälle oder Wetterereignisse ausgelöst werden.

Um mehr Kontext und bessere Übersicht zu schaffen, integriert BigPanda Alarme aus externen Quellen, zum Beispiel aus Social-Media-Monitoring, Strom- und Wetterausfallmeldungen sowie den Statusseiten von Cloud-Providern und Drittanbieter-SaaS-Anwendungen. Wir nennen das externe Observability.

Wenn Sie externe Observability-Daten einbinden, sorgen Sie für mehr Transparenz und beseitigen blinde Flecken.

Lernt und passt sich die KI an?

Ja. KI-Agenten empfehlen Maßnahmen zur Behebung, basierend auf dem Vorfallkontext, indem sie Ihr institutionelles und informelles Wissen nutzen, selbst wenn es nicht dokumentiert ist. Echtzeit-Einblicke ermöglichen es den Systemen, aus bereits behobenen Vorfällen zu lernen und sich dynamisch anzupassen, sodass Sie sich weniger auf manuelle Eskalationen verlassen müssen.

Nutzt die KI-Erkennung und -Reaktion von BigPanda agentische Workflows?

Ja. Wenn ein Vorfall auftritt, nutzt BigPanda für die KI-Erkennung und -Reaktion KI‑Agenten, um relevante Daten und Wissensquellen zu sammeln und zu analysieren. Die KI‑Agenten durchsuchen Daten aus anderen gerade laufenden Vorfällen, Service‑Desk‑Tickets, externer Observability, Change‑Korrelation und historischen Vorfällen. L1-Teams erhalten eine von KI erstellte Vorfallszusammenfassung mit klaren Handlungsempfehlungen für eine schnellere Priorisierung.